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融合关系模式和类比迁移的知识图谱补全方法
1
作者 宋宝燕 刘杭生 +2 位作者 单晓欢 李素 陈泽 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期287-294,共8页
近年来,知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)作为一种主流方法在知识图谱补全任务中已取得显著效果。然而,现有KGE方法仅在数据层考虑三元组信息,忽略了不同三元组间在逻辑层存在的关系模式语义,导致现有方法仍存在一定性能缺... 近年来,知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)作为一种主流方法在知识图谱补全任务中已取得显著效果。然而,现有KGE方法仅在数据层考虑三元组信息,忽略了不同三元组间在逻辑层存在的关系模式语义,导致现有方法仍存在一定性能缺陷。针对上述问题,提出一种融合关系模式和类比迁移的知识图谱补全方法(Fusing Relational-pattern and Ana-logy Transfer,RpAT)。首先,在逻辑层,根据实体关系的语义层次结构,细分为不同的关系模式;其次,在数据层,提出一种模式类比对象生成方法,该方法利用关系模式性质生成目标三元组相似类比对象,依据类比对象对缺失信息进行迁移;最后,提出一种融合了原始知识图谱嵌入模型的推理能力与类比迁移能力的综合性评分函数,以提升图谱补全性能。实验结果表明,在FB15k-237和WN18RR数据集上,相较于其他基线模型,RpAT方法的MRR值分别提升了15.5%和1.8%,验证了在知识图谱补全任务中的有效性。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱补全 关系模式 类比对象 类比迁移
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融合局部上下文的双图文档级关系抽取方法 被引量：1
2
作者 闻克妍 纪婉婷 宋宝燕 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期535-541,共7页
文档级关系抽取是一项复杂的自然语言处理任务,旨在识别出文档中存在的实体,并预测实体之间的关系.相较于句子级关系抽取任务,文档级关系抽取面临更大的挑战,因为它需要考虑整个文档的语义信息和句子间的逻辑关系.针对这一任务,提出了... 文档级关系抽取是一项复杂的自然语言处理任务,旨在识别出文档中存在的实体,并预测实体之间的关系.相较于句子级关系抽取任务,文档级关系抽取面临更大的挑战,因为它需要考虑整个文档的语义信息和句子间的逻辑关系.针对这一任务,提出了一种融合局部上下文信息的双图推理方法(BRM)用于文档级关系抽取.该方法首先识别文档中的实体提及,并构造了一个提及级别的异构图来表示这些提及以及它们之间的关系.在获得提及级别的表示后,方法进一步构建了一个实体级别的推理图,通过聚合提及级别的信息来形成实体级别的表示,以判断实体之间的关系.该方法在文档级关系抽取公开数据集DocRED上进行了实验.实验结果表明,与现有的文档级关系抽取方法相比,该方法能够更准确地识别实体并预测它们之间的关系. 展开更多
关键词 文档级关系抽取 局部上下文 双图推理 数据集成
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多级邻域谓语标签树编码索引的资源描述框架图多元语义查询
3
作者 蒋建涛 宋宝燕 单晓欢 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2464-2469,共6页
知识图谱是揭示实体之间关系的语义网络,常以资源描述框架(RDF)的形式表示。面对爆炸式增长的海量信息,现有的RDF图上的语义查询算法忽略了多元化的语义查询需求,因此,充分考虑RDF图丰富的语义信息,提出一种分布式处理的多级邻域谓语标... 知识图谱是揭示实体之间关系的语义网络,常以资源描述框架(RDF)的形式表示。面对爆炸式增长的海量信息,现有的RDF图上的语义查询算法忽略了多元化的语义查询需求,因此,充分考虑RDF图丰富的语义信息,提出一种分布式处理的多级邻域谓语标签树编码索引(NPLTE)的RDF图多元语义查询方法(DSQ-NPLTE)。首先,为了避免存储空间的浪费且辅助后续的并行查询,设计基于频度的谓语编码映射策略,从而将较长字符串表示的谓语映射为唯一的自然数表示;其次,将RDF图分割后,将得到的顶点按它的邻边特性进行分类,并给出相应的存储模式;再次,构建多级NPLTE,利用谓语特征信息过滤无效顶点及边;最后,针对谓语已知、主语(宾语)已知和混合已知的多元语义查询,给出相应的匹配策略,并提出基于公共点的优化连接以减少笛卡儿积的数量,从而降低连接代价。实验结果表明,相较于无预处理方式,通过利用构建的索引进行剪枝优化,所提方法的查询效率可提高5~9倍;在3个不同规模的LUBM标准合成数据集上,与查询性能较好的FAST方法相比,所提方法的查询效率平均提高了43%。可见,构建的索引及查询策略可有效处理大规模RDF图上的多元化语义查询。 展开更多
关键词 资源描述框架图 不等长编码 谓语标签树 多元语义查询
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基于YOLO v8的轻量化安全帽佩戴检测算法 被引量：2
4
作者 冯勇 杨思卓 徐红艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期251-256,共6页
建筑、采矿、勘探等行业对生产环节的安全帽佩戴有着强制性规定,安全帽佩戴检测算法在上述行业得到广泛应用,然而现有算法存在参数量大、复杂度高及实时性差等问题。因此,提出一种基于YOLO v8的轻量化安全帽佩戴检测算法——YOLO v8-s-L... 建筑、采矿、勘探等行业对生产环节的安全帽佩戴有着强制性规定,安全帽佩戴检测算法在上述行业得到广泛应用,然而现有算法存在参数量大、复杂度高及实时性差等问题。因此,提出一种基于YOLO v8的轻量化安全帽佩戴检测算法——YOLO v8-s-LE。首先设计了轻量化自适应权重下采样(LAD)方法,相较于原始YOLO v8算法,该算法的参数量和浮点运算量显著下降;然后使用高效多尺度卷积C2f_EMC(C2f_Efficient Multi-scale Conv)方法提取多尺度特征信息,从而有效增加了网络深度,使神经网络兼顾了浅层和深层语义信息,并进一步提高了算法对特征信息的表达能力。在公开数据集SHWD (Safety Helmet Wearing Dataset)上与YOLO v8-s算法对比的实验结果表明,所提算法的参数量减少了77%,浮点运算量下降了73%,精确率达到92.6%,兼顾准确性和实时性要求,更适用于实际生产环境的部署与应用。 展开更多
关键词 YOLO v8 安全帽佩戴检测 轻量化 多尺度卷积 特征融合
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面向联邦学习的随机验证区块链构建 被引量：1
5
作者 陈廷伟 张嘉诚 王俊陆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2770-2776,共7页
针对现有联邦学习模型中存在的本地设备模型梯度泄露、中心化服务器设备可随意退出、全局模型无法抵御恶意用户攻击等问题,提出面向联邦学习的随机验证区块链构建及隐私保护方法。首先,引入可验证哈希函数以随机选举区块链的领导节点,... 针对现有联邦学习模型中存在的本地设备模型梯度泄露、中心化服务器设备可随意退出、全局模型无法抵御恶意用户攻击等问题,提出面向联邦学习的随机验证区块链构建及隐私保护方法。首先,引入可验证哈希函数以随机选举区块链的领导节点,确保节点出块的公平性;其次,设计了验证节点的交叉检测机制防御恶意节点的攻击;最后,基于差分隐私技术训练区块链节点,根据节点对模型的贡献程度构建激励规则进行节点激励,提高联邦学习模型的训练准确率。实验结果表明,所提方法在20%恶意节点的情况下,对于恶意节点的投毒攻击能够达到80%的准确率,相较于Google FL提升了61个百分点,而所提方法在噪声方差为10-3时梯度匹配损失比Google FL提升了14个百分点。可见,相较于Google FL等联邦学习方法,所提方法在提升模型的安全性前提下能够保证良好的精确度,具有更好的安全性和鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦学习 区块链 差分隐私 激励机制 异常检测
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基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链修改方法
6
作者 宋宝燕 丁俊翔 +1 位作者 王俊陆 张浩林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2087-2092,共6页
区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯等特征。现有的联盟链系统在数据上链后会全程留痕,当出现敏感信息或恶意数据时无法处理,或处理后区块链分叉、中断。针对这些问题,提出一种基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链数据修改方法... 区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯等特征。现有的联盟链系统在数据上链后会全程留痕,当出现敏感信息或恶意数据时无法处理,或处理后区块链分叉、中断。针对这些问题,提出一种基于变色龙哈希和可验证秘密共享的联盟链数据修改方法。首先,把变色龙哈希的陷门再分配给身份节点,从而将发起修改者与实际修改者进行隔离;其次,为保证再分配值的正确性,将不同时间周期变色龙哈希所对应的数据设为可验证数据,用验证节点上传承诺到可验证数据,并用提案节点通过承诺验证秘密共享值;最后,为防止节点作恶,提出基于奖励金机制的数据纠正方法提高节点纠正作恶的积极性,降低作恶的可能。在中山大学区块链与智能金融研究中心InPlusLab开发的DApps数据集上进行实验的结果表明:当恶意节点数30个时,所提方法相较于用传统变色龙哈希修改联盟链数据的方法在处理恶意节点的效率方面提高了44.1%;当恶意数据量达到30条时,在处理恶意数据的时间上缩短了53.7%。 展开更多
关键词 可修改联盟链 变色龙哈希 秘密共享 可验证数据 奖励金机制
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基于MLP的海上无人跨域协同效能评估系统的设计与实现 被引量：2
7
作者 胡宏宇 郜天柱 谷海涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2542-2551,共10页
针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测... 针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测能力指标评价体系,降低了评估过程中的主观性,采用ADC(availability dependability capability)法结合层次分析法生成训练数据,利用MLP(multilayer perceptron)神经网络法客观地衡量系统的效能,结果表明:生成的数据集规模达到2万,该模型评估误差在3%以下,验证了其有效性和适用性;利用PyQt5框架搭建了评估系统界面,实现了环境建模、数据录入、效能评估的功能。 展开更多
关键词 效能评估 MLP 海上无人跨域协同系统 ADC模型 层次分析法
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基于多维信誉模型的区块链跨链节点信誉评估方法
8
作者 邰滢滢 乔煜涵 王妍 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期3225-3230,共6页
针对现有跨链系统中的信誉评估方法很难对加入到网络中的节点反映实时或最近的行为变化,提出了一种基于区块链的跨链多维信誉评估方法。该方法综合考虑了企业节点在交易过程中的个体行为、交易历史等,并且提出以推荐码的方式来动态调整... 针对现有跨链系统中的信誉评估方法很难对加入到网络中的节点反映实时或最近的行为变化,提出了一种基于区块链的跨链多维信誉评估方法。该方法综合考虑了企业节点在交易过程中的个体行为、交易历史等,并且提出以推荐码的方式来动态调整初始节点的信誉值,同时加入责任共享机制来构建出多层次、动态的信誉评估模型。最后,在Fabric仿真系统上实现对改进多维信誉模型的性能测试。实验结果表明,该方法在跨链交易系统中可有效解决节点加入系统后可能存在后期欺骗行为,提高了系统的整体安全性和系统交易成功率,增加了用户对系统的信任。 展开更多
关键词 跨链技术 多维信誉模型 信誉评估
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DTI-YOLO:改进YOLOv10s的交通标志检测模型
9
作者 刘美辰 李杰 陈廷伟 《计算机工程与应用》 2025年第17期112-122,共11页
针对交通标志检测中,远景小目标特征易被弱化,难以与复杂背景区分的问题,提出了一种基于改进YOLOv10s的交通标志检测模型(DTI-YOLO)。提出膨胀卷积融合膨胀注意力模块(DDFM)替换PSA模块,设计局部和全局特征提取分支,通过聚焦局部细节与... 针对交通标志检测中,远景小目标特征易被弱化,难以与复杂背景区分的问题,提出了一种基于改进YOLOv10s的交通标志检测模型(DTI-YOLO)。提出膨胀卷积融合膨胀注意力模块(DDFM)替换PSA模块,设计局部和全局特征提取分支,通过聚焦局部细节与全局语义,抑制噪声干扰,增强模型在复杂背景中分离小目标特征的能力。构建基于二检测层的跨尺度特征融合网络(TDL-CCFN),利用跨尺度特征融合结构和针对小目标设计的二检测层结构,增强深浅层特征间的融合和小目标特征的保留,同时减少了模型的参数量。引入InnerMPDIoU损失函数替换CIoU损失函数,通过融合可调节尺度因子和顶点几何距离度量,增强模型对小目标位置和视角变化的敏感性,提升边界框回归效率与模型泛化能力。实验结果表明,DTI-YOLO模型具有良好的检测性能,相较于YOLOv10s,DTI-YOLO在TT100K和CCTSDB数据集上的mAP50分别提升5.5和4.8个百分点,分别达到90.9%和86.6%;同时,参数量减少约33.3%,降至5.4×10^(6),实现了模型轻量化。 展开更多
关键词 交通标志检测 DTI-YOLO 复杂背景 小目标特征 多尺度特征
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